\section{Estrategia metodológica}
\label{sec:metodologia}

\subsection{Datos}
\label{sec:datos}
Los datos que se usarán durante la investigación, serán facilitados por el Instituto de Hidrológica, Meteorología y Estudios Ambientales (Ideam), los cuales corresponden a imágenes meteorológicas del Satélite Geoestacionario Operacional Ambiental GOES-13 (por sus siglas en ingles), también conocido como GOES-Este, el cual se encuentra ubicado a 75\degree de longitud W sobre el río Amazonas, a una altura de 36000 Km sobre la superficie terrestre, abarcando las regiones del espectro electromagnético comprendidas entre el visible (VIS) e infrarrojo (IR), con 5 espectros diferentes correspondientes a: uno del VIS, uno de vapor de agua (WV) y tres IR, con resoluciones espaciales de 1 km, 8 km y 4 km respectivamente y profundidad de 8 bits (Modo-A). El resumen de las principales características de los datos se presenta en la Tabla \ref{tab:goes}. 

\begin{table}[htbp]
  \centering
  \caption{Resumen principales características imágenes GOES-13}
    \begin{tabular}{cccl}
    \toprule
    Canal & Resolución espectral & Resolución espacial & \multicolumn{1}{c}{Descripción} \\
    \midrule
    1     &  0.52-0.72 $\mu$m &  1 km  &  Visible  \\
    2     &  3.78-4.03 $\mu$m &  4 km  &  Infrarrojo cercano \\
    3     &  6.47-7.02 $\mu$m &  8 km  &  Vapor de agua \\
    4     &  10.2-11.2 $\mu$m &  4 km  &  Infrarrojo térmico \\
    5     &  12.9-13.8 $\mu$m &  4 km  &  Absorción CO$^2$ \\
    \bottomrule
    \end{tabular}%
  \label{tab:goes}%
\end{table}%

\subsection{Área de estudio}
\label{sec:area}
El área de estudio corresponderá principalmente a la extensión geográfica del área continental de Colombia, la cual comprende una zona tropical de latitudes ecuatoriales, cuyo clima está determinado por aspectos geográficos y atmosféricos que incluyen: precipitaciones, intensidad radiación solar, temperatura, sistemas de vientos, altitud, continentalidad y humedad atmosférica, factores que desarrollan una amplia variedad de climas y microclimas en el país, que van desde los más calurosos a 30$\celsius$ en las costas y llanuras hasta los más fríos, con temperaturas bajo 0$\celsius$ en los picos de las montañas de la Cordillera de los Andes y la Sierra Nevada de Santa Marta \cite{Ideam2005}

\subsection{Diseño y tipo de investigación}
\label{sec:disenio}
El presente estudio se abordará desde los siguientes enfoques metodológicos:
\begin{enumerate}
	\item Investigación aplicada, mediante el cual se pretende emplear algoritmos existentes para detectar sistemas convectivos de mesoescala (SCM) a partir de información de varios canales espectrales de imágenes meteorológicas.  Adicionalmente, se empleará una tecnología de bases de datos espacial existente para almacenar y representar series de tiempo de SCM detectados en secuencias de imágenes meteorológicas.
	\item	Investigación experimental, mediante el cual se pretende evaluar el desempeño de algoritmos de aprendizaje maquina (ML) en la detección de SCM, con respecto a los umbrales de temperatura de brillo (TB) tradicionalmente aplicados sobre el canal infrarrojo térmico (TIR). Así mismo permitirá determinar las ventajas y limitaciones de emplear bases de datos espaciales para representar las características de los SCM.
\end{enumerate}

\subsection{Fases y actividades}
Las actividades que se pretenden realizar durante el desarrollo del presente proyecto de investigación para cumplir con los objetivos propuestos se encuentran enmarcadas en las 7 fases que son mostradas en la Figura \ref{fig:fases}, las cuales se relacionan a continuación:
 
\begin{figure}[H]
	\centering
		\includegraphics[width=0.45\textwidth]{fases_metodologia.pdf}
	\caption{Fases metodológicas}
	\label{fig:fases}
\end{figure}

\subsubsection*{Fase 1. Preprocesamiento de la imagen}
\label{sec:preprocesamiento}
\begin{enumerate}
	\item Leer cada canal espectral que conforma la imagen meteorológicas a emplear.
	\item Asignar sistema de referencia espacial correspondiente a cada canal de la imagen meteorológica.
	\item Recortar la exención de cada canal de la imagen meteorológica a la extensión geográfica del área de estudio.
	\item Remuestrear el tamaño de píxel del canal de menor resolución espacial al tamaño de píxel del canal de mayor resolución espacial.
	\item Agrupar de todos los canales espectrales bandas en una sola imagen.   
\end{enumerate}

\subsubsection*{Fase 2. Definición de la leyenda}
\label{sec:leyenda}
\begin{enumerate}
	\item Estudiar la naturaleza de los SCM a fin de identificar las características que presentan las nubes asociadas a los mismos sobre imágenes meteorológicas.
	\item Definir clases de interés para la detección de SCM.
	\item Delinear un conjunto de clases de interés para entrenamiento y validación. 
\end{enumerate}

\subsubsection*{Fase 3. Muestreo de clases}
\label{sec:Muestreo}
\begin{enumerate}
	\item Realizar un muestreo aleatorio de clases de interés existentes en la imagen para entrenamiento. 
	\item Realizar un muestreo aleatorio de clases de interés existentes en la imagen para validación.
	\item Obtener las clases existentes en la imagen a partir del muestreo previo.
	\item Obtener la respuesta espectral del modelo para las clases muestreadas.
\end{enumerate}

\subsubsection*{Fase 4. Clasificación de la imagen}
\label{sec:clasificacion}
\begin{enumerate}
	\item Clasificar el canal infrarrojo térmico de la imagen aplicando el algoritmo paramétrico de umbrales de temperatura de brillo (TB).
	\item Clasificar la imagen multiespetral aplicando técnicas de aprendizaje computacional no paramétricas.
\end{enumerate}

\subsubsection*{Fase 5. Evaluación de exactitud}
\label{sec:evaluacion}
\begin{enumerate}
	\item Comparar los resultados obtenidos por la técnica paramétrica de TB con respeto a los obtenidos por técnicas no paramétricas de aprendizaje maquina.
	\item Determinar cuál es la técnica que ofrece mejor desempeño en términos de exactitud para la detección y extracción de SCM.
\end{enumerate}

\subsubsection*{Fase 6. Representación en bases de datos espaciales}
\label{sec:representacion}
\begin{enumerate}
	\item Seleccionar un conjunto de imágenes meteorológicas consecutivas.
	\item A aplicar la técnica que exhiba mejores resultados en la detección de SCM sobre el conjunto de imágenes seleccionado.
	\item Extraer series de tiempo de SCM detectados del conjunto de imágenes consecutivas.
	\item Seleccionar un motor de base de datos espacial para la representación y almacenamiento.
	\item Implementar una base de datos espacial sobre el motor seleccionado para representar y almacenar las características de los SCM extraídos del conjunto de imágenes.
	\item Almacenar y representar los SCM como objetos móviles en la base de datos espacial implementada.
\end{enumerate}

\subsubsection*{Fase 7. Divulgación de resultados}
\label{sec:divulgacion}
\begin{enumerate}
	\item Presentar informes periódicos que evidencien el avance de la investigación y los resultados parciales de la misma. 
	\item Elaborar por lo menos un artículo publicable en una revista indexada con el fin de divulgar los resultados parciales o finales de la investigación.
	\item Realizar una presentación de resultados parciales o finales de la investigación en por lo menos una ponencia internacional. 
\end{enumerate}

\subsection{Cronograma}
El tiempo estimado de duración del proyecto es de 12 meses a partir de la aprobación de la presente propuesta, discriminado de la siguiente manera:
\begin{figure}[H]
	\centering
		\includegraphics{cronograma.jpg}
	\caption{Cronograma}
	\label{fig:cronograma}
\end{figure}

\subsection{Recursos y presupuesto}
Para el logro de los objetivos planteados en el presente estudio, se requiere contar con los siguientes recursos:  
\begin{enumerate}[i]
	\item	Personal: 1 Investigador, 1 Director, 1 Codirector y 1 Experto asesor
	\item Equipos: 1 Estación de trabajo
	\item	Materiales: Papelería 
	\item	Material bibliográfico: Libros y revistas especializadas
	\item Publicaciones y patentes: 1 Libro 
	\item Viajes: 2 presentaciones en ponencias internacionales
\end{enumerate}

El presupuesto estimado para el desarrollo del presente estudio es el siguiente:
\begin{table}[htbp]
  \centering
  \caption{Presupuesto estimado}
		\scalebox{1}{
    \begin{tabular}{lrrr}
    \toprule
    \textbf{RUBROS} & \multicolumn{1}{c}{\textbf{UNIVERSIDAD}} & \multicolumn{1}{c}{\textbf{PROPIOS}} & \textbf{TOTAL} \\
		\midrule
    PERSONAL & \$  15,600,000  &  \$  45,920,000  &  \$    61,520,000 \\
    EQUIPOS &       &  \$  12,000,000 &  \$    12,000,000  \\
    MATERIALES &       &  \$    2,000,000  &  \$       2,000,000  \\
    MATERIAL BIBLIOGRÁFICO &       &  \$    2,000,000  &  \$       2,000,000  \\
    PUBLICACIONES Y PATENTES & \$  10,000,000  &  \$    5,000,000  &  \$    15,000,000  \\
    VIAJES &       &  \$  10,000,000  &  \$    10,000,000  \\
		\midrule
    \textbf{TOTAL} & \$  25,600,000 &  \$  76,920,000  &  \$  102,520,000 \\
    \bottomrule
    \end{tabular}}%
  \label{tab:presupuesto}%
\end{table}%


